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個人開発1ヶ月やってみて、AI頼りであまりにもコードが読み解けない状態になったものの、まあいい失敗をしたと思ってる。一旦何も考えず行動するしか個人開発をやる未来はなかったので。

こういうアプリ作りたいっていうイメージはかなり出来上がったので、一旦設計に圧倒的重きをおいて、これからまた1ヶ月くらいやってこう。

以下をいい具合にやっていく。

1. コンセプト・要件定義

プロダクトの目的・価値（誰のどんな課題を解決するか）を明確化

ユーザーストーリー・ユースケース作成

優先度づけ（MVPで何を必ず入れるか）

2. 画面設計・UI/UX設計

Figmaなどで画面モック作成

共通コンポーネント整理（ボタン、フォーム、カード、ナビバーなど）

入力フォームのバリデーションパターン一覧化（必須・型・長さ・正規表現など）

遷移フロー図（ユーザーがどう動くか）

3. API設計

各画面ごとに必要なAPIの洗い出し

API仕様書の作成（リクエスト形式、レスポンス形式、エラーハンドリング）

再利用されるAPIの抽出（認証、検索、CRUD系など）

命名規則の統一（エンドポイント名、変数名、クラス名）

4. データベース設計

必要なテーブルの洗い出し

ER図の作成（リレーションを整理：1対多、多対多など）

正規化/非正規化のバランス検討（パフォーマンスも考慮）

マイグレーション設計（将来のスキーマ変更に備える）

5. アーキテクチャ設計

フロントエンド・バックエンド・DBの責務を明確化

デザインパターンの検討（MVC, MVVM, クリーンアーキテクチャなど）

認証・認可方式の決定（JWT, OAuth2, セッション管理など）

環境分離（開発 / ステージング / 本番）

6. 非機能要件

セキュリティ（CSRF, XSS, SQL Injection対策）

パフォーマンス（キャッシュ、インデックス、CDN利用）

ログ設計・監視設計

スケーラビリティを見越した構成（マイクロサービスにするか、モノリシックで始めるか）

7. ドキュメンテーション・管理

README、設計書（API仕様書、ER図、クラス図、シーケンス図）

命名規則・コーディング規約の共有

バージョン管理ルール（Gitフローやトランクベース開発）

1. Step‑Back Prompting
問題を短く再定義し、余計な前提やバイアスを排除して本質に立ち返る技法。

2. Least‑to‑Most Reasoning
簡単な問いから徐々に難易度を上げ、段階的に解決策を積み上げる思考フレーム。

3. Plan‑and‑Solve
「現状→課題→解決策」の三段階で整理し、論理的に手順を示す構造化手法。

4. Chain‑of‑Thought（CoT）
“Let’s think step by step.”を導入し、内部推論を可視化させることで精度を高める。

5. ERA‑CoT
Entity（要素）とRelationship（関係性）を明示しながらCoTを展開し、情報の網羅性・正確性を担保。

6. Self‑Ask Decomposition
大きな問いを小問に分解して、各サブタスクを個別に解決させるブレークダウン技法。

7. Tree‑of‑Thought Lite
複数の思考経路（枝）を並列生成して比較検討し、最適解を選ぶ軽量版ツリー探索。

8. Inline‑Citation Demand
文章中に「❶❷…」で根拠を併記させ、情報の信頼性と検証可能性を強制する。

9. Repeat‑at‑End Instruction
指示内容を必ず最後に再掲させ、出力結果が依頼事項を逸脱していないかを確認。

10. Hint‑before‑Solving
解答直前に補足ヒントを与え、解決精度を上げるフォールバック的手法。

11. Few‑Shot／In‑Context Learning
例示（2～5例）を提示し、望ましい出力パターンをモデルに学習させる。

12. Zero‑Shot Prompting
例示を用いず、指示文だけでモデルに汎用能力を発揮させる技法。

13. Meta‑Prompting
生成したプロンプトの品質を自己評価・改善させる“プロンプト自己最適化”手順。

14. Role‑Based Prompting
「あなたは〇〇専門家です」のように役割を明示し、専門性や語調を制御。

15. Temperature Control
出力の多様性を制御するtemperatureパラメータをチューニングし、創造性と安定性を使い分け。

16. Progressive‑Hint Prompting
解答途中で複数段階のヒントを順次与え、複雑問題の推論精度を底上げ。

17. Self‑Consistency
同一プロンプトを複数回実行し、多数決で最も妥当な回答を選択する反復的安定化。

18. Reflection Prompting
出力の欠点をモデル自身に指摘させ、改良版を再生成させる自己省察プロセス。

19. Adaptive Self‑Consistency
Self‑Consistencyの実行回数や閾値を動的に調整し、最適な反復数を自動選定。

20. R3 (Review‑Rephrase‑Resolve)
生成結果を「レビュー→言い換え→解決策提示」の三段階で再構成し、精緻化。

21. Program‑of‑Thought Snippet
擬似コードやスニペット形式で思考過程を示し、複雑アルゴリズムの可読性を確保。

22. Contextual Anchoring
文脈となる情報（データや前提）を冒頭で固定し、途中での論点ずれを防止。

23. Dynamic Re‑Planning
推論途中で計画を見直し、新たな情報や誤差を反映して軌道修正するフレキシブル設計。

24. Probabilistic Prompting
出力候補を確率的に生成させ、最も尤もらしい回答を統計的に抽出。

25. Confidence Scoring
各回答に確信度（0–1や1–10）を明示させることで、解釈と次のアクションを容易に。

26. Cross‑Validation／Ensemble
複数モデルやプロンプトセットで出力を比較し、最適解をアンサンブル的に選出。

27. Cognitive Load Optimization
質問文やステップ数を最小化し、モデル内部の“認知負荷”を調整して一貫性を保つ。

28. Attention Anchoring
特定キーワードや文脈に注意を引きつける語句を埋め込み、モデルの注目点を誘導。

29. Prompt Memory Emulation
過去の会話履歴や文脈をプロンプト内に擬似的に保持し、継続的な対話を実現。

30. Automated Prompt Compression
冗長な表現を自動的に短縮し、トークン効率を最大化する圧縮アルゴリズム的手法。

31. Prompt Chaining
複数ステップのプロンプトを次々と連鎖させ、中間結果を受け渡して複合処理を実現。

32. Collaborative Drafting
人間とAIが交互に下書き・レビューを繰り返すことで、品質を共同最適化するワークフロー。

33. Fallback Strategy Design
モデルが失敗した際の“予備シナリオ”をあらかじめ定義し、エラー時に自動移行。

34. Constraint‑Based Prompting
文字数・禁止語句・納期などの制約を明示し、出力が要件から逸脱しないよう強制。

35. Continuous Optimization (PDCA＋Loop)
Plan‑Do‑Check‑Actサイクルをプロンプト設計に適用し、継続的に精度改善。

36. Adversarial Prompt Hardening
敢えて誤誘導プロンプトを投入し、モデルの堅牢性とレジリエンスを検証・強化。

37. Counterfactual Reasoning Integration
「もし～だったら？」の反実仮想を活用し、より深い洞察やリスク分析を促進。

38. Semantic Prompt Fragmentation
大文を意味単位で分割し、各フラグメントを独立推論させた後に統合。

39. Domain‑Adaptive Vocabulary Injection
業界専門用語やトーンをプロンプト内に組み込み、ドメイン適応性を向上。

40. Multi‑Perspective Synthesis
複数視点（技術・法務・マーケなど）から並列に解答を生成し、総合的な分析を実現。

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